传感器如何应对物联网浪潮

在物联网快速发展，大数据服务日趋完善的今天，传感器作为数据采集的重要入口，势必将在接下来的几年里迎来爆发式的需求增长，无线传感器、智能传感器、无线自组网等技术也将得到重大突破。

传感器从19世纪60年代诞生至今大约有150余年的时间，如今随着物联网产业的快速发展，对于传感器技术提出了更多、更高的要求。麦肯锡报告指出，到2025年，物联网带来的经济效益将在27万亿到62万亿美元之间，传感器作为物联网传感层数据采集的重要入口，势必也将在接下来的几年里迎来爆发式的增长。

传感器，是由一种敏感元件和转换元件组成的检测装置，能感受到被测量，并能将检测和感受到的信息按照一定规律转换为电信号(电压、电流、频率或者是相位等)的形式输出，最终为物联网应用的数据分析、人工智能提供数据来源。

物联网浪潮即将来袭 传感器技术的研究方向有哪些？

1、无线传感器(UGS)

不管是在智能交通、智慧城市、智能农业、工业物联网，还是野外灾害预防等领域，人类想要做到对于物理世界的全面感知首先得确保感知层获得的数据要全面和准确，这也就是说物联网系统需要根据应用的领域和具体的需求去布置大量的传感器，甚至有需要时会采取飞机播撒的方式来进行大范围布置，这样的话，传感器与物联网系统就不可能采用物理连接的方式，而必须采用无线信道来传输数据和通信。

2、智能传感器

智能传感器是用嵌入式技术将传感器与微处理器集成为一体，使其成为具有环境感知、数据处理、智能控制与数据通信功能的智能数据终端设备。其具有自学习、自诊断和自补偿能力、复合感知能力以及灵活的通信能力。这样，传感器在感知物理世界的时候反馈给物联网系统的数据就会更准确，更全面，达到精确感知的目的。

在微电子学中讲到，集成电路的特征尺寸越小意味着该器件的集成度越高，运行速度越快、性能越好，物联网系统中传感器的尺寸越小对于系统在布置时也意味着更加方便、性能更优。

MEMS(微型电子机械系统)，利用传统的半导体工艺和材料，集微型传感器、微型执行器、微机械机构，以及信号处理和控制电路，直至接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。这种小体积、低成本、集成化、智能化传感系统是未来传感器的重要发展方向，也是物联网的核心。也因此，MEMS传感器领域成为相关企业布局的重中之重。

3、无线自组网(Ad hoc)

说到这个无线自组网，可能很多读者会比较陌生一点，但是它的重要性不容忽视。相比于传统的网络，无线自组网采用的是一种不需要基站的“对等结构”移动通信模式，网络中所有联网设备可以在移动过程中动态组网。

这样的组网方式都有什么优点呢？

首先，优点之一就是无中心控制节点，这就是说这种网络没有分组路由与转发的路由器；再者，在工作过程中，其中一个节点离开网络后，网络拓扑会呈现动态的变化，形成一个新的拓扑。这种组网技术在军事领域和车联网领域备受推崇。

最终，传感器技术的三大研究方向将会得到一个融合，推动无线传感器网络(WSN)的诞生。

国、内外重要的传感器供应商都有哪些？

外国知名的传感器企业：

博世、意法半导体、霍尼韦尔、飞思卡尔、德州仪器、ADI、楼氏电子、飞利浦、英飞凌、日立等。

中国知名的传感器企业：

汉威电子、大立科技、华工科技、远望谷、耐威科技、高德红外、歌尔股份、中航电测、盾安环境、士兰微等。

目前，全球传感器市场主要由美国、日本以及德国的几家龙头公司主导。全球传感器约有22万余种，中国已经拥有常规类型和品种约7000种，而90%以上的高端传感器仍严重依赖进口，数字化、智能化、微型化传感器严重欠缺。

中国三大传感器生产基地

目前，国内有三大传感器生产基地，分别为：安徽基地，主要以建立力、光敏规模经济为主要目标；陕西省敏感技术产业集团公司，主要以建立电压敏、热敏、汽车电子规模经济为主要目标；黑龙江基地则主要以建立气、湿敏规模经济为主要目标。

受传感器巨大前景的影响，中国的传感器企业也在不断增多。在相关技术方面，我国企业已基本具备了中、低端传感器的研发能力，并逐渐在向高端领域拓展。

中国与美、日、德在传感器领域的差距为我们的增长提供了空间，也指明了方向。在物联网时代，市场对于传感器巨大需求的刺激，以及在众多本土企业的参与，中国传感器产业有望取得傲人的成绩。

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下一个风口是物联网无疑。

网络的发明，打破了人类孤岛型和小区域互动性社交模式，带来了互联网产业的飞速发展。第一代的网络，可以说是连接了人与资讯，成交了很多互联网巨头，包括早期的国内四大门户网站，新闻主页、邮箱、搜索既带了用户的方便，又带来了公司的成长。

但技术是会进化的，当网络进化到20的时候，就是连接人与人了。这主要是借助于智能手机的普及，使得传统的坐在PC机前找资料看新闻的时代成为了过去，社交化成为最大的红利，无论是美国的FB，还是国内的微信，抑或是微博等，无不是借助移动互联网实现了社交份额的飞速成长。

同时，网络不再是连接人与信息，而是连接人与人。包括资讯服务也发生了巨大的颠覆，原来门户网站提供资讯，由点及面的扩散方式彻底被淘汰，取而代之的是点对点，去中心化的模式，孕育出了头条、抖音这样依赖于算法提供精准分发的新媒体。每个人在网络中都成为重要的参与者，网络只是一座桥。

而物联网则是更高一个层级的网络，不但连接人与信息，连接人与人，还连接人与物，和物与物，被称为“万物互联”，现在很多公司，包括华为都战物联网战为第一战略来布署，可见物联网未来的潜力确实非常巨大。

推动网络20进行的是移动智能终端，而物联网可以称为网络30，推动最就是5G技术，5G通过高传输、低延时的最大优势，将会使得万物互联得以实现，包括工业互联网的网络协同处于、无人驾驶、虚拟现实、智能家居这些产业，都将迎来井喷的阶段。

因此，物联网一定是下一个风口，甚至可以说，物联网已经成为现在的风口。至于说普通人怎么做物联网的生意，这个可能有点想多了。网络进化，从来就没有普通人的什么事，如果你有资源、有资金，可以考虑在行业中创业，只需要分享产业链的一小口蛋糕就行，但作为平常老百姓，只能说去享受技术进步带来的方便，要在其中赚钱机会不多。

当然，如果是作为投资者，虽然我们不能自己去做物联网，但是我们可以投资物联网的公司，包括5G、人工智能、智能家居等行业的龙头公司，未来都有很多投资机会。

　大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

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